stats.ttest_ind 怎么理解

时间: 2023-09-28 11:08:41 浏览: 366
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significant-stats

stats.ttest_ind 是一个用于计算两组样本之间的 t-检验（t-test）值的函数。它可以用于比较两组样本的平均值是否有显著差异，其中 t-值越大，差异越显著。例如，如果 t-值为 2.0 并且显著性水平为 0.05，则可以得出结论：两组样本的平均值在 5% 的显著性水平下存在显著差异。
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例如，scipy.stats.ttest_ind()可以进行独立样本t检验，scipy.stats.chisquare()则用于执行卡方检验。 Matplotlib是Python中最常用的可视化库，通过它我们可以绘制各种统计图表，如直方图、散点图、箱线图等，...
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基于python实现计算两组数据P值

首先，我们需要导入必要的包，包括numpy用于处理数组数据，以及scipy.stats库中的ttest_ind函数，用于执行独立样本的t检验。以下是一个简单的Python脚本示例： python import numpy as np from scipy ...

scipy.stats.ttest_ind 如何使用

scipy.stats.ttest_ind 是用来做独立样本 t 检验的函数。使用方法为：scipy.stats.ttest_ind(a, b, equal_var=True/False)。a, b 分别为两组独立样本的数据。equal_var 参数表示是否假设两组样本的方差相等，默认为 ...

scipy.ttest_ind

- *2* [【python统计分析】stats.ttest_ind 独立样本T检验](https://blog.csdn.net/qq_37006625/article/details/127937428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source...

ss.ttest_ind

ss.ttest_ind 是 scipy 中用于进行两个独立样本之间的 t 检验的函数，其中 ss 为 scipy.stats 的别名。它可以用来判断两个独立样本的均值是否有显著差异。 函数的用法如下： python ss.ttest_ind(a, b, ...

from scipy.stats import ttest_ind, levene, chi2_contingency,f_oneway

这是Python中引入了四个不同的统计检验函数，分别是ttest_ind、levene、chi2_contingency和f_oneway。这些函数可以用于不同类型的数据集的统计分析，如： 1. ttest_ind用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异； ...

t_12[i,j] = stats.ttest_ind(sst_1[:,i,j], sst_2[:,i,j]).statistic什么意思

这段代码是在进行两组数据的t检验...stats.ttest_ind()是scipy库中进行t检验的函数，返回的是一个包含统计值、p值和自由度的元组，.statistic则表示取出其中的统计值部分。最后，将统计值存储到数组t_12的对应位置上。

male_bmi = diabetes[diabetes['gender'] == 1]['bmi'] female_bmi = diabetes[diabetes['gender'] == 0]['bmi'] t, p = stats.ttest_ind(male_bmi, female_bmi) print('性别差异是否显著：') print('t统计量：', t) print('p值：', p)原来代码是这样的，有没有什么别的代码可以替换

根据您提供的原始代码，您可以将 stats.ttest_ind 方法替换为 statsmodels.stats.weightstats.ttest_ind 方法，例如： from statsmodels.stats.weightstats import ttest_ind male_bmi = diabetes...

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append(pd.DataFrame({'variable': column, 't_value': t, 'p_value': p}, ...

ttest_ind的用法

from scipy.stats import ttest_ind t_statistic, p_value = ttest_ind(sample1, sample2, equal_var=True) 其中，参数sample1和sample2分别是两个需要比较的样本数据，equal_var参数表示两个样本的方差是否...

from scipy.stats import ttest_ind ttest_result = ttest_ind(fb['Close'], gg['Close']) if ttest_result.pvalue < 0.05: print('谷歌和脸书的股票价格存在显著性差异') else: print('谷歌和脸书的股票价格不存在显著性差异') File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_35060\3570811498.py", line 5 else: ^ SyntaxError: invalid syntax

from scipy.stats import ttest_ind ttest_result = ttest_ind(fb['Close'], gg['Close']) if ttest_result.pvalue print('谷歌和脸书的股票价格存在显著性差异') else: print('谷歌和脸书的股票价格不存在...

ttest_ind函数如何使用

t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2) 其中，sample1和sample2为要比较的两组样本数据。函数将返回一个t值（即t统计量）和一个p值。t值用来判断两组样本的均值差异是否显著，p值则表示...

t, p = stats.ttest_ind(workingday, non_workingday, equal_var=False)怎么判断是否有显著影响

在进行假设检验时，我们通常会将显著性水平设定为0.05或0.01，表示我们愿意将犯错的概率控制在5%或1%以内。在这个例子中，我们可以将显著性水平设定为0.05，即我们的判断标准为p值是否小于0.05。...

module 'statsmodels.api' has no attribute 'ttest_ind'

如果您需要进行独立样本 t 检验，可以考虑使用 scipy.stats 模块中的 ttest_ind() 函数，具体示例如下： python from scipy.stats import ttest_ind # 假设您有两组数据 a 和 b a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [2...

from scipy.stats import ttest_ind for i in range(0,len(otu_map_match.index)): if i+1>len(otu_map_match.index): break pvalue = pd.DataFrame() tvalue = pd.DataFrame() tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i+1],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) for j in range(0,len(otu_map_match.columns)): pvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[1] tvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[0]

from scipy.stats import ttest_ind pvalue = pd.DataFrame() tvalue = pd.DataFrame() for i in range(len(otu_map_match.index) - 1): tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i], axis=0)....

survived = data[data['survived'] == 1]['sex'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['sex'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived, not_survived, equal_var=False) print('survived ratio by sex:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by sex:') print(not_survived_ratio) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) survived ratio by sex: 0 0.681287 1 0.318713 Name: sex, dtype: float64 Not survived ratio by sex: 1 0.852459 0 0.147541 Name: sex, dtype: float64 t-statistic: -18.134562886672246 p-value: 1.243793777062186e-58

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同性别在生还和未生还中的比例，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同性别的比例，t_stat 和 p_...

survived_age = data[data['survived'] == 1]['age'] not_survived_age = data[data['survived'] == 0]['age'] # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived_age, not_survived_age, nan_policy='omit') # 输出结果 print('Mean age by survival:') print('Survived:', np.nanmean(survived_age)) print('Not survived:', np.nanmean(not_survived_age)) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) Mean age by survival: Survived: 37.07602339181287 Not survived: 39.029143897996356 t-statistic: -1.7323274768521562 p-value: 0.08356210696764844

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同生还状态下的乘客年龄均值，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_age 和 not_survived_age 分别表示生还和未生还样本中乘客的年龄，t_stat 和 p_val 分别...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp.indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values),\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示name 'dp' is not defined

p_value=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values, df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=...

module 'statsmodels.api' has no attribute 'ttest_ind'怎么解决

这个问题可能是由于您使用的 statsmodels 版本较老导致的。...因为 statsmodels 中并没有 ttest_ind 这个属性，您需要使用 statsmodels.stats.weightstats.ttest_ind 来进行独立样本 T 检验。

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